让我们现实一点——当大多数组织考虑数据治理时，他们会立即想到技术解决方案。
“如果我们有合适的软件……”或“我们需要一个更好的数据管理系统……”听起来很熟悉?
但事情是这样的：
即使是世界上最 先进的工具也无法修复有缺陷的数据治理方法。真正的挑战在于思维方式和组织文化。
您可以拥有最昂贵的工具和最 先进的系统，但如果没有人知道谁负责维护您的数据，您最终会陷入混乱。
以下是大多数组织中真实发生的情况：
44% 的公司没有制定正式的数据治理计划
60% 的公司正在投资人工智能和人工智能生成解决方案，用于数据资产管理
目前只有13% 的公司报告数据成熟度最高
86% 的高管表示，他们的组织在实现数据和分析程序的主要目标方面只是有点有效，甚至更差。
事实上，成功的数据治理不是实施最新的技术堆栈，而是要创造一种文化，让数据作为战略资产得到重视、保护和有效管理。这需要组织从根本上转变对数据的看法和处理方式。
让这一问题变得尤为具有挑战性的是，许多组织：
将数据治理视为 IT 项目而不是业务计划
在建立基本治理原则之前关注工具和技术
未能考虑数据管理中的人为因素
忽视变革管理在实施数据治理中的重要性
在我们深入探讨公司所犯的具体错误之前，必须了解数据治理是一项业务功能，它需要：
明确的领导支持和愿景
跨部门协作
明确界定的流程和职责
数据管理文化
错误一：所有权困境
“数据治理，人人有责!”
虽然这在理论上听起来很棒，但在实践中，这却是灾难的根源。让我分享一个简单的故事——我最近与一家财富 500 强公司合作，这种“人人都有责任”的心态导致了一场大规模的数据质量危机。没有人承担责任，因为每个人都应该承担责任!
这就是为什么这种方法会彻底失败：
• 决策陷入无休止的审批循环
• 质量问题得不到解决，因为“别人会处理”
• 数据计划缺乏明确的方向和领导
• 问责变得无法执行
打破有效数据所有权
那么，良好的数据所有权实际上是什么样的呢?以下是我所见过的始终有效的结构：
数据所有者(执行级别)
设定数据使用的战略方向
批准数据治理政策
分配必要的资源
倡导整个组织的数据计划
数据管理员(部门级)
实施数据质量标准
监控数据政策的遵守情况
与其他部门协调
数据质量指标报告
数据保管人(技术级别)
维护数据系统
实施安全措施
确保数据可访问性
处理数据管理的技术问题
解决办法：明确所有权
以下是建立明确所有权的行动计划：
首先映射关键数据域
为每个域指定特定的所有者
创建详细的 RACI 矩阵(负责、批准、咨询、知情)
中央存储库中的文档所有权
沟通整个组织的角色和职责
专家提示：不要试图煮沸大海!首先从最关键的数据域开始。我见过一些公司试图一次性解决所有问题，但却陷入瘫痪。选择最重要的 2-3 个数据域并首先建立所有权。
确立所有权就是要明确责任，以便更好地协作和问责。如果没有这个基础，您的数据治理计划将继续陷入困境。
错误2：被动的数据治理方法
想象一下：星期一早上，您收到一封有关数据泄露的紧急电子邮件。
突然之间，每个人都忙于实施几个月前就应该实施的治理政策。
被动陷阱：企业为何会陷入其中
以下是通常会触发反应性数据治理的情况：
• 数据泄露(哎呀!)
• 监管审计(启动恐慌模式)
• 客户对数据处理的投诉
• 代价高昂的数据质量问题影响业务决策
这种被动的方法不仅成本高昂，而且很危险!以下是您要面临的风险：
名誉受损
监管罚款
失去的商业机会
客户信任度下降
更高的运营成本
转向主动数据治理：您的行动计划
以下是主动数据治理的路线图：
风险评估与规划
定期进行数据风险评估
创建数据质量监控框架
在需要之前制定事件响应计划
建立数据问题预警系统
定期健康检查
每月数据质量审核
季度治理评估
自动监控系统
定期召开利益相关者反馈会议
预防措施
在入口点实施数据质量规则
建立自动化验证程序
创建自助数据质量工具
制定数据处理人员培训计划
专家提示：首先使用“数据质量仪表板”来每天监控您最关键的数据元素。这就像为您的数据安装一个检查引擎灯一样 - 它可以帮助您在问题出现之前发现它们!
主动治理的投资回报率
实施主动数据治理的组织通常可以实现以下目标：
实施有效数据治理的组织可以通过提高数据质量和减少错误每年节省资金。
采用强大数据治理框架的公司通常报告称，用于解决不良数据治理问题的 IT 预算减少了 20-40%
提高利益相关者信心
为员工节省时间
目标不是预测所有可能的数据问题，而是创建能够尽早发现问题并快速做出反应的系统和流程。可以将其视为为您的数据构建免疫系统!
错误3：与业务目标不一致
这是一个令人震惊的统计数据，让我彻夜难眠：85%的数据计划都未能实现商业价值。
原因何在?因为大多数公司都将数据治理视为一个孤立的 IT 项目，而非其真正的本质——一个至关重要的业务战略推动因素。
断线问题
我最近与一家科技公司合作，该公司在数据治理工具上花费了数百万美元，但他们的销售团队在需要时却无法获得基本的客户洞察。
为什么?因为他们的治理策略与业务的实际需求完全脱节!
错位的常见迹象是：
收集的数据不支持关键业务决策
治理政策阻碍而不是帮助业务流程
跟踪的指标与业务 KPI 不一致
团队无法在需要时访问所需的数据
弥合差距：使数据治理与业务目标保持一致
以下是我已证实有效的创建对齐的框架：
从业务目标开始
确定关键业务目标和策略
将数据需求映射到这些目标
定义对利益相关者重要的成功指标
在数据计划和业务成果之间建立清晰的联系
尽早并经常与利益相关者互动
与业务部门领导定期举行会议
与最终用户的反馈循环
跨职能治理委员会
畅通的沟通渠道
不要只关注“数据准确率”等技术指标，而要跟踪以下业务影响指标：
节省决策时间
数据驱动计划的收入影响
提高客户满意度
提高运营效率
专家提示：创建“数据价值图”，展示每个数据治理计划如何直接支持特定业务目标。这对于获得高管的认可至关重要!
实际实施步骤：
业务协调清单：
将每个数据域映射到业务流程
定义治理举措的价值指标
创建利益相关者特定的报告
建立定期业务审查周期
快速获胜：
从影响力大、花费少的举措开始
记录并传达早期的成功
通过可见的成果建立动力
利用胜利获得额外支持
错误4：非结构化数据挑战
令人震惊的事实是：80-90% 的商业数据都是非结构化的。没错，这些电子邮件、文档、图片和社交媒体帖子构成了公司信息的绝大部分。然而，大多数组织只关注冰山一角!
隐藏的数据山
想象一下，如果你管理一个图书馆，其中只有 20% 的书籍被正确编目，其余的书籍则被随意堆放。这基本上就是大多数公司非结构化数据管理的情况。
被忽视的非结构化数据类型：
电子邮件通讯
客户支持聊天
社交媒体互动
会议录音
PDF 文档
图片和视频
合同文件
调查回复
为什么公司会面临非结构化数据难题
根据Statista 的数据，2020 年全球创建、捕获、复制和消费的数据总量为 64.2 ZB，预计到 2025 年将达到 181 ZB。这意味着五年内的复合年增长率约为 23%。
这不仅仅是数据量巨大，还因为在整个组织内处理多种数据格式非常复杂。
尤其具有挑战性的是，这些数据分散在从本地驱动器到云存储的各个存储位置，几乎不可能维护单一事实来源。
再加上随着时间的推移而演变出的不一致的命名约定，您就会得到数据混乱的根源。
管理困难也同样艰巨。
我看到组织面临的最大难题之一是搜索能力有限 — 想象一下在一片非结构化信息海洋中试图找到三年前的特定客户互动!分类不佳加剧了这个问题，甚至很难知道存在哪些数据，更不用说有效地利用它了。
非结构化数据也给分析带来了独特的挑战，因为使用传统工具和方法很难进行大规模分析。而且，我们不要忘记存储成本的影响——许多组织实际上是在为存储他们无法有效使用甚至可能不需要的数据而付费。
最后的想法：
数据治理不仅仅是管理数据——它还旨在使您的组织能够做出更好的决策、更有效地服务客户并在当今数据驱动的世界中更成功地竞争。开始改善数据治理的最 佳时机是昨天。其次是现在。从小事做起，保持专注，不断前进。
